Плагины

Улучшенные значения по умолчанию авто-компакции для пресетов агента DeepSeek Harness: одной командой применяются настроенные пороги/бюджеты хранения и политики по моделям, с идемпотентностью, резервными копиями и откатом.

Приватные сессии: автономный эфемерный подагент с собственным пресетом (без родительского контекста) и полным набором инструментов, перетаскиваемое плавающее окно, при закрытии полностью уничтожается без следов.

Контекст бизнес-сети знаний OpenBKN для DeepSeek Harness

Поддержка рассуждений DSV4.1 с мультимодальным контекстом и ограниченным принятием артефактов для DeepSeek Harness

Универсальный мост Model Context Protocol (MCP) для DeepSeek Harness: подключает агентов к MCP-серверам stdio/sse/websocket с движком масштаба на 10 тыс. спящих соединений, поиском по инструментам BM25 за доли миллисекунды, динамическим бюджетированием токенов и веб-дашбордом в реальном времени.

Плагин автоматического выбора уровня рассуждений для DeepSeek Harness (DSH): модель Jev System One определяет, сколько размышлений заслуживает каждое сообщение, ступени выводятся из объявленных моделью уровней, контекстный конверт фиксированного размера позволяет таким уточнениям, как «продолжай», наследовать глубину темы, при равенстве берётся верхняя ступень, а при любом сбое молча сохраняется прежний уровень. | Уровень рассуждений на сообщение на базе Jev: лестницы для каждой модели выводятся из того, что заявляет сама модель, конверт контекста фиксированного размера, чтобы уточнения наследовали глубину темы, ничьи решаются вверх, молчаливый откат на любом пути сбоя.

Минимальный пресет агента для Windows в DeepSeek Harness: фиксированная персона в одну строку, три инструмента, без контекста времени выполнения.

Удаление отдельных сообщений в DSH: можно убрать сообщение пользователя, один шаг ответа или весь ответ ассистента из производного контекста модели через официальный контракт surface-replace и скрыть его из видимой стенограммы, не переписывая append-only лог.

Проактивные пробуждения на уровне хоста для DeepSeek Harness: модель сама ставит будильники (однократно, с интервалом или по cron, с необязательным случайным разбросом), холодные сессии пробуждаются вовремя через session resume, инициированные моделью продолжения ограничены тихими часами и дневным бюджетом доставки, а тихие пробуждения завершаются proactive_reclaim и выпадают из контекста модели. Объявленные файлы расписаний идемпотентно синхронизируют JSON-расписания по glob в будильники хоста, min_idle_seconds откладывает пробуждение, пока целевая сессия не успокоится; веб-панель (раздел настроек, вкладка на сессию, живое обновление по SSE) управляет будильниками и историей — движок сердцебиения для ИИ-компаньонов и ролевых персонажей с собственным распорядком.

Объединяет контекст других сессий в текущем ходе: разрешение конфликтов с весами по доказательствам, отзыв утверждений, чьи посылки были отозваны, маркировка доверия, устойчивая к межсессионному внедрению промптов, и упаковка с ограничением по бюджету. Поставляется с бенчмарком.

Подаёт каждый промпт dsh в локальный конвейер памяти обратной связи agent-feedback-loop — фиксирует недовольство, офлайн превращает его в рефлексии и прикрепляет к ходу скомпилированный контекст правил повторяемости, никогда не блокируя промпт. Требуется среда выполнения agent-feedback-loop; запуск agent-feedback-loop install после этого автоматически подключает существующие профили dsh.

Показывает сессию DSH как полотно беседы — каждый раунд является узлом, любой раунд форкает настоящую дочернюю сессию, а компактный контекст сворачивается в один зелёный узел, с которого можно продолжить общение; левая шина группирует полотна по рабочей области DSH и переименовывает их в такт заголовкам сессий.

Якорь инструкций сессии для DeepSeek Harness: первый шаг новой сессии внедряет свободно составленный блок инструкций как сообщение из плагина, и он переанкеривается после суммаризирующей компакции, каждые N ходов или когда измеренное давление контекста превышает порог. Команда /anchor переанкеривает по требованию без вызова модели; страница настроек управляет постраничной библиотекой пресетов, порядком внедрения, источником переанкеривания и ограничениями по символам.

Мультиязыковая интеллектуальная работа с кодовой базой для MCP-совместимых IDE, CLI и DeepSeek Harness: чат, поиск, аудит, рефакторинг и готовые к совету директоров отчёты из локального кода.

Ограничение MCP по рабочей области для DeepSeek Harness — определяет, какие MCP-серверы может видеть сессия, исходя из каталога, в котором она была открыта.

Отслеживание дрейфа рабочей области для агентов DeepSeek Harness: обнаруживает внешние/пользовательские изменения файлов и внедряет их в контекст агента на границах шагов.

Настраиваемые клавиши отправки и перевода строки, контекстное меню редактора с тремя источниками (на усмотрение DSH и других плагинов / меню браузера / кастомное меню в стиле плагина), панель быстрых команд с категоризированными списками промптов, где каждый промпт может добавляться при каждой отправке или только к первому сообщению сессии, строка создания-и-перемещения внизу каждой категории, оптимизатор промптов, переписывающий черновик отдельным вызовом модели, запоминание размера панели настроек и автоматическая инъекция заголовка x-opencode-session для маршрутов OpenCode. Списки промптов живут в глобальном ~/.dsh/quick-prompts.json, независимом от сессии и проекта.

Мультиязыковая интеллигентность кодовой базы для DeepSeek Harness и MCP-совместимых IDE: чат, поиск, аудит, рефакторинг и отчёты уровня совета директоров из локального кода.

Записи-стикеры в масштабе всего рабочего пространства на бесконечном холсте: записи представляют собой обычные файлы Markdown, создаются вручную, извлекаются из диалогов или генерируются ИИ и могут передаваться обратно как контекст; содержит 12 инструментов модели и 5 встроенных навыков для создания, маркировки, расстановки, сравнения и объединения записей.

Адаптер DeepSeek Harness для Context Mode: внутрипроцессные инструменты ctx_* для выполнения кода в песочнице и база знаний FTS5, плюс рекомендации по маршрутизации контекстного окна.

Логика сжатия контекста по принципу человеческого мозга, резко снижающая занятость контекста и расход токенов в долгих задачах.

Сжимает временной контекст DSH с ~280 символов до 46, внедряя компактную строку даты в снимок контекста выполнения; ноль зависимостей в рантайме.

Боковая панель вопросов, открываемая из строки действий завершённого ответа: уточняющие вопросы выполняются в независимой автоархивируемой сессии, в которую подставлен текст предыдущей беседы (только чтение, лимит 48 000 символов), не затрагивая основную сессию. Боковая сессия наследует модель основной, переключаемую внутри панели, и показывает кольцо использования контекста.

Одноразовая инъекция промпта на уровне запроса без дальнейшего загрязнения контекста. Совместимость UI и данных в стиле SillyTavern, триггеры по ключевому слову/регулярному выражению/константе и инструмент lore_lookup для поиска по требованию.